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MINIST 手写数字识别 MATLAB仿真

使用matlab实现的对MNIST手写数字进行识别,经测试,真实可用的。
2018-04-15 上传大小:1.19MB
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手写数字识别(二)----SVM 实现Mnist-image 手写数字图像识别
【MATLAB】BP神经网络识别MNIST手写数字
用BP神经网络实现minist手写数字识别

包含已分好类的minist数据,利用BP神经网络实现minist手写数字识别

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MINIST+SVM+MATLAB手写体识别

本资源集成了MINIST+SVM+MATLAB,可用来进行手写体识别的训练和识别,并判断准确率,同时文档给出了使用说明和附带训练数据,happy hacking!

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基于kNN方法的MNIST手写数字识别(Tensorflow)

需要下载MNIST数据集,将路径修改为本地MNIST数据集的地址。需要OpenCV与Tensorflow环境

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CNN卷积神经网络实现Mnist手写数字识别数据集

1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集,准确率达到99.21%; 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。

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基于knn算法对minist手写数据集的分类

基于knn算法对minist手写数据集的分类,代码使用matlab程序,包含了.mat的数据集,对于k=1~120的测试结果,程序可直接运行

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TF_For_Android

将Tensorflow的MINIST模型移植到androidshang,实现手写数字识别

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MNIST手写数字识别库及图片提取代码

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基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别

基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别 .

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mnist手写数字集MATLAB版

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手写数字识别代码加mnist数据集

手写识别(HandWriting Recognition)是指将在手写设备上书写时产生的有序轨迹信息化转化为汉字内码的过程,实际上是手写轨迹的坐标序列到汉字的内码的一个映射过程,是人机交互最自然、最方便的手段之一。直接可用

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matlab基于贝叶斯的手写输入数字识别代码

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利用贝叶斯分类器实现手写数字识别(实验报告)

利用贝叶斯分类器实现手写数字识别,要数据的可以发私信,有测试集和训练集。太大不布出来。

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用于卷积神经网络CNN的MNIST手写数字图片集,bmp格式,共包含已经分好组的200张图片,共20组,每组0-9 10个数字。

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基于贝叶斯的手写数字识别

基于贝叶斯的手写数字识别,C语言实现代码.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................

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KNN算法与Tensorflow分别实现的手写识别系统

整合了KNN算法与Tensorflow对手写识别系统的实现代码,以及训练与测试数据集

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tensorflow minist数据集

tensorflow 的官方样例 手写数字识别的minist数据集,官网下载的,给有需要的朋友

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神经网络深度学习+MNIST数字识别实验报告

神经网络深度学习+MNIST数字识别实验报告,包含完整实验报告+代码实现

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基于朴素贝叶斯的手写数字识别,code中包含data,中间利用了PCA降维方法,识别精度达到95.42%

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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